在流处理应用中，数据是连续不断的，有时我们需要做一些聚合类的处理，例如：在过去的1分钟内有多少用户点击了我们的网页。
在这种情况下，我们必须定义一个窗口(window)，用来收集最近1分钟内的数据，并对这个窗口内的数据进行计算。
Windows 是处理无限流的核心。Windows 将流拆分为有限大小的“桶”，我们可以对其进行计算。
Keyed Window
| // Keyed Window stream .keyBy(...) <- 按照一个Key进行分组 .window(...) <- 将数据流中的元素分配到相应的窗口中 [.trigger(...)] <- 指定触发器Trigger（可选） [.evictor(...)] <- 指定清除器Evictor(可选) .reduce/aggregate/process() <- 窗口处理函数Window Function |
Non-Keyed Window
| // Non-Keyed Window stream .windowAll(...) <- 不分组，将数据流中的所有元素分配到相应的窗口中 [.trigger(...)] <- 指定触发器Trigger（可选） [.evictor(...)] <- 指定清除器Evictor(可选) .reduce/aggregate/process() <- 窗口处理函数Window Function |
在上面，方括号 ([…]) 中的命令是可选的。这表明 Flink 允许您以多种不同的方式自定义窗口逻辑，使其最适合需求。
首先：我们要决定是否对一个DataStream按照Key进行分组，这一步必须在窗口计算之前进行。经过keyBy的数据流将形成多组数据，下游算子的多个实例可以并行计算。windowAll不对数据流进行分组，所有数据将发送到下游算子单个实例上。决定是否分组之后，窗口的后续操作基本相同，经过windowAll的算子是不分组的窗口（Non-Keyed Window），它们的原理和操作与Keyed Window类似，唯一的区别在于所有数据将发送给下游的单个实例，或者说下游算子的并行度为1。
